作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
机器学习（英语：Machine learning）是一门新的技术领域，它研究如何使计算机系统“学习”并改善行为，从而可以自主解决一般性问题。机器学习系统通过经验学习、归纳分析或基于模型自动进行新知识的获取。目前，机器学习已经应用于各种各样的领域，包括搜索引擎、图像识别、语音识别、推荐系统、网络安全、生物信息学、金融学等。
本文将介绍一种经典的机器学习算法——决策树算法（decision tree）。决策树是一种分支结构表现形式的分类器，它能够对多维特征空间的数据进行划分，把数据集中的实例分配到不同的叶节点上，形成一系列判断规则。该算法由周志华教授于1986年提出，并被广泛用于分类、回归、模式识别、聚类等领域。决策树有许多优点，如易理解、缺乏参数、对异常值不敏感、可以处理不相关特征、能够处理高维度数据、支持多任务学习、适用于分类问题。
在接下来的章节中，我将逐一介绍决策树算法的基本概念、术语和原理，以及实际代码实例及其运行过程。最后，我还会介绍决策树的未来发展方向和当前存在的问题。希望读者能够耐心阅读，并提出宝贵意见。
2.基本概念术语说明
决策树算法是在给定一个训练数据集时生成可表示条件概率分布的树结构模型。决策树是一个向下递归划分的过程，每一步都将数据集根据某个特征进行划分，如果某一特征的不同取值导致类别出现明显的差异，那么就进一步划分子集；否则，则选择最佳切分点作为分裂点。
假设给定一个训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},其中xi∈X为输入变量(称之为特征)，yi∈Y为输出变量(称之为标签)。决策树的目标是学习一组条件概率分布p(y|x1,x